Open Generative AI免费用400模型生成AI图像与视频从本地部署到出片的完整指南【免费下载链接】Open-Generative-AIUnrestricted Open-source alternative to AI video platforms — Free AI image video generation studio with 600 models (Flux, Midjourney, Kling, Sora, Veo). No content filters. Self-hosted, MIT licensed.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AIOpen Generative AI 是一个 MIT 许可的自托管 AI 图像与视频生成工作台它把 Flux、Midjourney、Kling、Sora、Veo 等 400 模型装进同一套界面没有订阅费、没有内容过滤也能在你自己的电脑上离线跑图像模型。这篇文章写给第一次接触它的人讲清楚它有什么能力、需要什么硬件、以及怎么在半小时内部署好。为什么用开源替代商业AI视频平台如果你用过商业 AI 图像或视频工具大概熟悉这三件事按月订阅项目文档里给出的市场参考价Midjourney 约 $10–120/月Runway 约 $12–76/月实际以各家定价页为准、提示词偶尔被拒或被改写、你上传的图和提示都存放在对方服务器上。Open Generative AI 把这三点都换掉了MIT 许可代码完全公开可以商用、改界面、做成自己的产品提示词照原样处理不经过内容过滤部署在自己机器或自己的服务器上数据不离开本地需要注意它不是一个开源模型而是一个把 400 云端模型接进来的应用同时自带两套本地推理引擎。先理解这一点后面会好懂很多。️ 它能干什么14 个工作室装在一个应用里打开应用后是一排顶部标签每个标签是一个工作室对应一类创作任务Image Studio文生图 50 模型、参考图改图 55 模型。有没有上传参考图系统自动切换对应模型池不用手动选模式。兼容的编辑模型一次最多喂 14 张参考图选择时带序号顺序会原样传给模型。Video Studio同一套逻辑40 文生视频、60 图生视频。传一张静态图就能变成动态素材。Lip Sync Studio9 个模型、两种输入——肖像图 音频得到说话视频或已有视频 音频做口型修正。Cinema Studio虚拟摄影机选机身、镜头、焦距、光圈来统一画面风格。Workflow Studio节点编辑器把图像、视频、音频模型拖成流水线带模板库和社区模板。Agent Studio对话式代理用一句话描述任务由它规划和执行生成。另有音频、视频高光剪辑、动态特效、营销素材、人物换形、AI 虚拟网红等专用工作室。贯穿所有工作室的通用能力参考图上传一次就存在本地跨会话直接复用历史生成结果有专门页面可全分辨率一键下载。工作室的界面组件在 packages/studio/src/ 下想改哪个就看哪个。模型清单400 模型由一个文件管理不同厂商的模型走统一 API先提交生成请求再轮询结果直到拿到图片或视频地址。文件上传走同一通道参考图传完返回一个 URL再交给模型使用。各类模型的数量与代表按仓库模型定义核对生成类型数量代表模型文生图50Flux、Nano Banana 2、Seedream 5.0、Midjourney、GPT-4o图生图55Nano Banana 2 Edit、Flux Kontext、Seedream Edit文生视频40Kling、Sora、Veo、Wan、Seedance 2.0、Hailuo图生视频60Kling I2V、Veo3 I2V、Runway I2V、Midjourney I2V视频后期与特效35Vibe Motion、AI Clipping口型同步9Infinite Talk、LTX Lipsync、LatentSync音频15文本转音乐、remix、音频编辑身体/外观替换3图像与视频的 Recast合计 420。所有模型的宽高比、分辨率、时长、质量档位等参数都写在 packages/studio/src/models.js 这一个文件里网页版和桌面版读同一份定义所以新增或调整模型只改这一处。 如何在 Mac / Windows / Linux 上安装三种方式方式一桌面安装包推荐大多数人官方发布版为 1.0.9提供免 Node.js 环境的一键安装包macOS Apple SiliconM1–M4arm64 DMGmacOS Intel标准 DMGWindows x64NSIS 安装程序 exeLinuxAppImage 或 .debUbuntu / Debian 适用安装时有两个系统提示各只会出现一次macOS 首次启动被拦截应用没有经过 Apple 公证。可以走系统设置 → 隐私与安全性点仍要打开或在终端执行xattr -cr /Applications/Open Generative AI.app再打开。Windows SmartScreen 警告点更多信息→仍要运行安装到本地应用目录并生成开始菜单快捷方式。Ubuntu 24.04内核安全策略可能阻止 AppImage 启动建议直接装 .deb自带 AppArmor 配置。方式二从源码构建贡献者或想改界面的人先装 Node.js 18然后git clone --recurse-submodules https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI cd Open-Generative-AI npm run setup npm run electron:dev # 桌面版网页版用 npm run devnpm run setup会一次完成子模块初始化、依赖安装和 studio、workflow、agents 等子包构建这一步是必须的——只跑npm install起不来。方式三Docker服务器自托管仓库根目录的 docker-compose.yml 把容器 3000 端口映射到主机 3001一条命令启动并配置为异常自动重启。一个边界要说在前面本地推理只在桌面版可用网页版和 Docker 版都走云端模型首次使用需要填一个 MuAPI 访问密钥只用本地模型则可跳过。⚙️ 最低硬件要求是什么在自己机器上离线跑图桌面版的设置 → 本地模型里有两套独立引擎按你的硬件各取所需。引擎一sd.cpp内置只出图C 推理引擎与应用同机运行。在设置页一键安装后模型直接下载到应用数据目录不动系统目录也不装到系统全局。Apple Silicon 走 Metal GPU 加速已内置在 macOS 安装包里Linux / Windows 支持 CUDA、Vulkan、ROCm所有平台都能纯 CPU 跑只是慢可离线运行的模型模型基座体积说明Dreamshaper 8SD 1.52.1 GB通用Mac 上最轻的选择Realistic Vision v5.1SD 1.52.1 GB照片写实Anything v5SD 1.52.1 GB动漫与插画SDXL Base 1.0SDXL6.9 GB高分辨率Z-Image TurboDiT2.5 GB 共享辅助文件 2.7 GB8 步快出吃内存Z-Image BaseDiT3.5 GB 共享辅助文件 2.7 GB50 步高质量吃内存硬件参考8GB 内存可以跑 SD 1.5 系列Z-Image 系列建议 16GB RAM权重加运行缓冲约 10GB8GB 的 M 系列机器上已知会卡死系统那台机器请留在 SD 1.5。磁盘预留 10–30GB 放权重想放到其他盘就启动前设置环境变量OPEN_GENERATIVE_AI_LOCAL_AI_DIR。生成时在 Image Studio 选中本地模型、打开Local开关即可不需要任何 API 密钥。相关逻辑见 electron/lib/localInference.js。引擎二Wan2GP自架 GPU 服务器图 视频这套引擎不随应用分发。你在一台有 CUDA 或 ROCm GPU 的机器上自己跑 Wan2GP 服务开源的 Python PyTorch 项目桌面版只负责发提示词和取结果。覆盖 Flux.1 Dev、Qwen Image 等图像模型以及 Wan 2.2、Hunyuan Video、LTX Video 等视频模型GPU 机器可以是家里另一台游戏 PC也可以是租来的 GPU 实例所以在 Mac 上同样可用Mac 跑应用局域网里填服务器地址形如http://192.168.1.42:7860点测试通过后保存为什么不直接内置因为 Wan2GP 的运行时Sage attention、flash-attn 等内核只兼容 CUDA没有 Apple Silicon 路径做成远程服务器形态才能覆盖全部用户。 Cinema Studio用光圈和焦距控制画面如果说图像工作室是写提示词就行Cinema Studio 则把一台虚拟摄影机摆到你面前选好的参数会被翻译成优化过的提示词修饰随请求一起送出。可调参数机身 6 种8K 数字模块、全画幅电影数字、35mm 影棚数字到 70mm 大画幅胶片、16mm 经典胶片镜头 11 种移轴、紧凑型变形宽银幕、极端微距、70 年代电影定焦、旋涡散景、卤化光晕扩散等焦距 6 档8mm 超广角到 85mm 特写人像含 35mm 人眼视角、50mm 人像焦段光圈 3 档f/1.4 浅景深、f/4 均衡、f/11 深对焦适合需要统一视觉风格的场景品牌物料、系列封面、短视频头图。✅ 适合谁用开始前要知道什么适合你如果不想按月订阅且创作题材在商业平台上容易被拦想自托管、让数据和素材留在自己机器想把模型库 工作室嵌进自己的产品——MIT 许可源码可读、界面可改开始前确认三件事云端模型走 MuAPI首次使用要填访问密钥纯本地模式sd.cpp不需要密钥但只能出图本地推理只在桌面版可用网页版和 Docker 版都是云端没有 CUDA / ROCm GPU 就跑不了本地视频模型视频仍走云端14 张参考图、口型同步这类能力也依赖对应云端模型边界接受之后上手成本其实很低下载安装包双击装好在设置 → 本地模型下载一个 2.1GB 的 SD 1.5 权重8GB 内存的机器就能离线出第一张图。【免费下载链接】Open-Generative-AIUnrestricted Open-source alternative to AI video platforms — Free AI image video generation studio with 600 models (Flux, Midjourney, Kling, Sora, Veo). No content filters. Self-hosted, MIT licensed.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ch/Open-Generative-AI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考